Вышедшие номера
Использование вейвлетов для распознавания типа движения по данным электрической активности головного мозга
Переводная версия: 10.1134/S1063785019080224
Российский научный фонд (РНФ), 17-72-30003
Гришина Д.С.1, Павлов А.Н. 1,2, Павлова О.Н. 2, Руннова А.Е.3
1Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А., Саратов, Россия
2Саратовский национальный исследовательский государственный университет им. Н.Г. Чернышевского, Саратов, Россия
3Университет Иннополис, Иннополис, Россия
Email: gr.dasha@ro.ru, pavlov.alexeyn@gmail.com
Поступила в редакцию: 29 апреля 2019 г.
Выставление онлайн: 20 июля 2019 г.

Рассматривается задача распознавания осцилляторных паттернов электроэнцефалограмм при осуществлении движений и их мысленного представления для реализации программной части нейроинтерфейса. С использованием многомасштабного анализа проведена оценка числа каналов, обеспечивающих достоверное разделение фоновой активности и движений различного типа. Ключевые слова: сигнал, распознавание паттернов, вейвлет-анализ, фильтрация.
  1. Birbaumer N., Ghanayim N., Hinterberger T., Iversen I., Kotchoubey B., Kubler A., Perelmouter J., Taub E., Flor H. // Nature. 1999. V. 398. P. 297-298
  2. O'Doherty J.E., Lebedev M.A., Ifft P.J., Zhuang K.Z., Shokur S., Bleuler H., Nicolelis M.A. // Nature. 2011. V. 479. P. 228-231
  3. Wolpaw J.R., McFarland D.J. // PNAS. 2004. V. 101. P. 17849-17854
  4. Brain-computer interfaces: principles and practice / Eds J.R. Wolpaw, E.W. Wolpaw. N.Y.: Oxford University Press, 2012. 419 p
  5. Chen X., Wang Y., Nakanishi M., Gao X., Jung T.-P., Gao S. // PNAS. 2015. V. 112. P. E6058-E6067
  6. Bowsher K., Civillico E.F., Coburn J., Collinger J., Contreras-Vidal J.L., Denison T., Donoghue J., French J., Getzoff N., Hochberg L.R., Hoffmann M., Judy J., Kleitman N., Knaack G., Krauthamer V., Ludwig K., Moynahan M., Pancrazio J.J., Peckham P.H., Pena C., Pinto V., Ryan T., Saha D., Scharen H., Shermer S., Skodacek K., Takmakov P., Tyler D., Vasudevan S., Wachrathit K., Weber D., Welle C.G., Ye M. // J. Neural Eng. 2016. V. 13. P. 023001
  7. Ma T., Li H., Deng L., Hao Y., Xulin L., Peiyang L., Fali L., Rui Z., Tiejun L., Dezhong Y., Peng X. // J. Neural Eng. 2017. V. 14. P. 026015
  8. Peternel L., Noda T., Petriv c T., Ude A., Morimoto J., Babiv c J. // PLoS One. 2016. V. 11. P. e0148942
  9. Maksimenko V.A., van Heukelum S., Makarov V.V., Kelderhuis J., Luttjohann A., Koronovskii A.A., Hramov A.E., van Luijtelaar G. // Sci. Rep. 2017. V. 7. P. 2487
  10. Choi I., Rhiu I., Lee Y., Yun M.H., Nam C.S. // PLoS One. 2017. V. 12. P. e0176674
  11. Божокин С.В. // ЖТФ. 2010. Т. 80. В. 9. С. 16-24
  12. Грубов В.В., Руннова А.Е., Короновский А.А., Храмов А.Е. // Письма в ЖТФ. 2017. Т. 43. В. 13. С. 58-64
  13. Колоскова А.Д., Москаленко О.И. // Письма в ЖТФ. 2017. Т. 43. В. 10. С. 102-110
  14. Грубов В.В., Недайвозов В.О. // Письма в ЖТФ. 2018. Т. 44. В. 10. С. 103-110
  15. Фролов Н.С., Писарчик А.Н. // Письма в ЖТФ. 2018. Т. 44. В. 10. С. 76-85
  16. Короновский А.А., Макаров В.А., Павлов А.Н., Ситникова Е.Ю., Храмов А.Е. Вейвлеты в нейродинамике и нейрофизиологии. М.: Физматлит, 2013. 271 c
  17. Maksimenko V.A., Pavlov A., Runnova A.E., Nedaivozov V., Grubov V., Koronovskii A., Pchelintseva S.V., Pitsik E., Pisarchik A.N., Hramov A.E. // Nonlinear Dynamics. 2018. V. 91. P. 2803-2817
  18. Pavlov A.N., Runnova A.E., Maksimenko V.A., Pavlova O.N., Grishina D.S., Hramov A.E. // Physica A. 2018. V. 509. P. 777-782
  19. Павлов А.Н., Руннова А.Е., Максименко В.А., Павлова О.Н., Гришина Д.С., Храмов А.Е. // Письма в ЖТФ. 2019. Т. 45. В. 4. С. 8-10
  20. Daubechies I. Ten lectures on wavelets. Philadelphia: S.I.A.M., 1992. 378 p
  21. Дремин И.М., Иванов О.В., Нечитайло В.А. // УФН. 2001. Т. 171. N 5. С. 465-501

Подсчитывается количество просмотров абстрактов ("html" на диаграммах) и полных версий статей ("pdf"). Просмотры с одинаковых IP-адресов засчитываются, если происходят с интервалом не менее 2-х часов.

Дата начала обработки статистических данных - 27 января 2016 г.